1.2　体系——人工智能产品框架

人工智能产品是指所有利用人工智能技术生产的产品的总称。根据思考角度的不同，产品框架可以分为两类——基于技术的产品框架和基于用户的产品框架。

1. 基于技术的产品框架

从人工智能技术的发展角度考虑，人工智能产品可以分为运算智能产品、感知智能产品、认知智能产品、类脑智能产品4个产品层级。从运算智能产品到类脑智能产品，技术复杂程度由低到高，如图1-9所示。

1）运算智能产品

具备运算智能是人工智能产品发展的基础阶段。运算智能产品更多地依靠计算资源来获得智能。大数据平台、云平台和物联网都属于广义上的运算智能产品。例如，IBM公司早期推出的深蓝计算机曾战胜过国际象棋大师卡斯帕罗夫，其原理就是通过大量快速搜索产生走棋策略。

2）感知智能产品

具备感知智能是人工智能产品发展的初级阶段。感知智能产品主要用来替代人类的重复性劳动，没有涉及或少量涉及演绎、归纳等复杂逻辑。当前主流的人工智能技术或产品都处于这个阶段，如图像识别、机器翻译、人脸识别、语音识别等。

3）认知智能产品

具备认知智能是人工智能产品发展的高级阶段。在这一阶段，人工智能技术的应用将上升到抽象层面，认知智能产品应能解决概念理解、语义分析等问题。整体来看，认知智能产品属于人工智能技术发展到一定阶段后的产物，这一阶段的发展依赖于生物学研究的前沿进展。当前，语义分析类产品被看作认知智能的开端。

4）类脑智能产品

具备类脑智能是人工智能产品发展的最终阶段。类脑智能产品具有与人脑类似的思维，甚至能够模拟人的一切思维活动。目前达到这一阶段还是一个遥远的梦想，还有赖于生物神经科学领域技术的发展。

2. 基于用户角色的产品框架

从用户角色的角度考虑，人工智能产品可以分为过程类产品与终端类产品。过程类产品是指可以提供通用人工智能技术能力输出的产品，其目标用户是产业链中的一些互联网公司或软件服务商。过程类产品更倾向于人工智能技术的输出，且具有通用性，如语音识别模块、自然语言处理模块、图像识别模块等。终端类产品是指面向大众或行业用户，利用人工智能技术构建的产品或解决方案。终端类产品服务于产业链中的最终消费者，而不是产业链中的某个环节。终端类产品通常对用户痛点有深入研究或具有较深的行业属性，具有便捷的交互界面，也具有较好的用户体验。终端类产品是基于基础平台的数据承载能力、建模能力等搭建的符合行业与业务特点的产品。

1）过程类产品

过程类产品是指以提供人工智能技术能力输出为主的一类产品。过程类产品的目标用户是产业链中的某个环节，而不是产业链中的最终消费者。过程类产品能够进行相对通用的技术能力输出，为其他业内厂商提供技术服务或解决方案。云平台、算法能力模块、底层开发平台等都属于这一类产品。

云平台是一种基于软件和硬件资源的服务体系，具有计算功能和网络存储功能。云平台大体可以分为三类：存储型云平台、计算型云平台和混合型云平台。存储型云平台是指以提供存储服务为主的云平台，用户可以将数据存储于该云平台，免去自建数据中心的麻烦；计算型云平台是指以提供运算资源为主的云平台，该云平台可以在用户对计算资源的要求较高时快速调取计算资源，可以方便地进行算力调度；混合型云平台是指综合了存储型云平台与计算型云平台的特点，可以提供存储服务与算力服务的综合型云平台。

云平台属于大型基础技术服务平台，属于过程类产品中的基础性产品。能够提供云服务的都是大型IT企业，包括阿里云、亚马逊、中国电信、中国移动及一些大型互联网公司。

通用的人工智能能力模块是指已经训练好的算法模型，通过调用接口的方式为用户提供智能服务。人工智能能力模块是一类典型的过程类产品，如图像处理模块、自然语言处理模块、语音分析模块等。这些人工智能能力模块输出相对通用的人工智能技术能力，可以在不同的场景下使用，也可以根据应用场景的不同将多个模块组合使用。这类产品的优点是使用方便，省去了用户自己开发模型的过程；缺点是由于模块具有通用性，难以很好地切合用户的使用场景。

人工智能开发平台是一类算法开发的基础框架。当前主流的开源人工智能算法平台包括谷歌公司基于DistBelief开发的TensorFlow，脸书（Facebook）公司开发的PyTorch，以及百度（Baidu）公司开发的PaddlePaddle。这类产品就像一个功能强大的机床，可以帮助人们构建出不同的人工智能产品。如图1-10所示，过程类产品以技术为先导，倾向于提升产品底层的服务能力。

2）终端类产品

终端类产品是指满足用户需求的最终产品形态，往往具有较强的行业属性。终端类产品的用户是产业链中的最终消费者。终端类产品不仅可以提供人工智能技术能力输出，还可以针对某一特定行业或场景满足业务需求。终端类产品作为效率提高工具，通过提高产业效率引导产业形态升级。例如，在零售领域，从语音检索商品到VR购物，提高了人们的购物效率，也正在改变着人们的购物习惯；在医学领域，核磁共振分析平台可以自动识别核磁共振图像中的异常，提高了医生的工作效率；在政务服务领域，智能政务的出现使居民可以通过客户端进行自助缴费；在交通领域，智能物流系统利用人工智能技术改善车队管理方式，优化仓库存储配置。如图1-10所示，终端类产品以功能为先导，结合技术架构解决用户痛点。

总之，不同的分类方式代表了人们对人工智能产品不同的思考模式。从初级技术到高级技术，从底层技术能力到上层应用，人工智能产品也逐渐向着高智能、行业化的方向发展。